Clinical guidance for e-cigarette (vaping) cessation: Results from a modified Delphi panel approach
Notice bibliographique
Résumé
Individuals seek help to stop their use of e-cigarettes from their healthcare practitioners. However, there is a paucity of published work addressing e-cigarette cessation methods empirically, and what evidence that is available is weak. Therefore, we developed an expert informed clinical resource to guide practitioners helping their clients quit using e-cigarettes. We conducted a modified Delphi process between September and December 2021 to reach consensus on clinical recommendations for e-cigarette cessation. Expert and Peer Panel members (n = 28) voted and provided feedback on the recommendations through three rounds of structured surveys, a discussion board, and one intermediate survey. The penultimate knowledge products underwent usability testing and were finalized based on user feedback. The Expert Panel maintained a 100% response rate for rounds 1 and 2 and 96% for round 3; the Peer Panel achieved a 100% response rate for all three rounds of the modified Delphi process. Consensus was reach on 24 recommendations and 2 statements spanning eight domains: severity and dependence; general approaches; treatment approaches; dual use; pharmacotherapy strategies; behavioural therapy strategies; harm reduction; and relapse prevention. Two additional 'no agreement' statements that did not reach consensus are included in the guidance resource. The recommendations were also contextualized for the following groups: adults; youth; people who are pregnant, breastfeeding and/or chestfeeding; and people with mental illness and/or substance use issues. The recommendations listed in the resource provide general clinical guidance on e-cigarette cessation to assist healthcare practitioners in the treatment planning process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,139 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».